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CastlAI

CastlAI는 MCP 시스템 전용 AI 에이전트 거버넌스 게이트웨이로, 정책 실행·동적 도구 제어·감사 추적을 지원해 제한된 환경에서도 안정적으로 에이전트 워크플로를 운영하도록 돕습니다.
MCP 에이전트 거버넌스AI 에이전트 보안 제어MCP JSON-RPC 검사Policy as Code 정책 관리AI 에이전트 감사 추적온프레미스 에이전트 게이트웨이고위험 작업 승인

CastlAI 기능

게이트웨이 레벨에서 MCP JSON-RPC 요청과 도구 호출 페이로드를 심층 검사
도구 호출 단위로 정책 규칙 실행(허용·거부·승인 요청)
작업 맥락 기반 동적 도구 마스킹으로 당장 필요한 기능만 노출
고위험 작업은 인공 승인 워크플로로 라우팅해 업무 연속성 유지
버전 관리 가능한 Policy-as-Code 메커니즘으로 리뷰·변경 관리 지원
구조화된 감사 증거와 추적 기록 생성, JSON 내보내기로 복기·리뷰 가능
차단된 네트워크·온프레미스·격리 환경에도 배포 가능
Docker 게이트웨이 형태로 제공, 현재는 중앙집중형 MCP Gateway 인라인 배포 모델

CastlAI 사용 사례

내부 AI 에이전트에 MCP 도구를 연결할 때 접근·운영 정책을 일괄 적용
프롬프트 인젝션으로 도구 무단 호출이 우려될 때 이상 시퀀스攔截·승인 요청
삭제·배포·결제 등 고임팩트 작업에 대해 단계별 승인 설정
보안팀이 에이전트 행위를 추적해야 할 때 검색 가능한 세션·도구 호출 기록 보유
격리 네트워크에 에이전트 시스템 배포 시 로컬 거버넌스·인라인 트래픽 제어
여러 팀이 에이전트 기능을 병렬 개발할 때 코드 기반 정책으로 통일된 규칙·버전 관리
기존 승인 워크플로와 연동해 고위험 동작을 인공 확인 후 실행

CastlAI FAQ

QCastlAI는 어떤 도구인가요?

CastlAI는 MCP 시스템 전용 AI 에이전트 거버넌스 게이트웨이로, 정책 실행·도구 접근 제어·감사 추적을 담당합니다.

QCastlAI가 해결하는 AI 에이전트 리스크는 무엇인가요?

에이전트 행동 불가시성, 프롬프트 인젝션에 의한 무단 도구 호출, 과도한 권한으로 인한 운영 리스크를 핵심으로 다룹니다.

QCastlAI는 MCP 도구 호출을 어떻게 처리하나요?

MCP JSON-RPC 요청을 인라인으로 검사하고, 정책에 따라 허용·거부 또는 승인 요청을 실행합니다.

QCastlAI는 인공 승인 워크플로를 지원하나요?

네. 고위험 작업은 기존 인공 승인 워크플로로 라우팅되어 실행 여부가 결정됩니다.

QCastlAI는 격리 네트워크나 온프레미스에 배포할 수 있나요?

공식 정보에 따르면 제한된 환경을 대상으로 설계되어 로컬·격리 네트워크 모두 지원하며 Docker 게이트웨이로 제공됩니다.

QCastlAI의 정책 관리 방식은 무엇인가요?

Policy-as-Code 방식으로 정책을 버전 관리·리뷰할 수 있어 개발 프로세스에서 지속적으로 관리 가능합니다.

QCastlAI가 제공하는 감사 기능은 어떤 것이 있나요?

구조화된 감사 추적과 증거 기록을 제공하며 JSON 내보내기를 지원해 사후 복기·리뷰에 활용할 수 있습니다.

QCastlAI는 지금 바로 상업적으로 이용할 수 있나요?

현재 페이지에는 Public Beta / PoC 단계로 표기되어 있으며, 정확한 도입·협업 방식은 공식 사이트를 통해 확인하시기 바랍니다.

유사 도구

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